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Enregistrement W2549706741 · doi:10.14699/kbiblia.2016.27.3.173

A Study on Management of Records and Archives of Messenger Based on Wired Network

2016· article· en· W2549706741 sur OpenAlexaboutno aff
JungWon Choi, YeonHee Kim, Hae-Jin Lee, ChangJu Hwang, Yong Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInnovation in Digital Healthcare Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecords managementComputer scienceNational archivesInstantWorld Wide WebData scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

정보통신 발달로 인해 전자기록의 중요성이 커지기 시작하였고 이메일기록, 데이터 세트와 같은 전자기록의 기록학적 가치와 관리방안에 대해 논의가 진행되어 왔다. 한편 기관 내부에서는 디지털 커뮤니케이션 시스템 사용률이 증가하기 시작하였으며 디지털 커뮤니케이션 도구의 증거적 가치를 인정하고 있다. 이런 흐름 속에서 본 연구는 커뮤니케이션 도구 중 하나인 메신저기록의 중요성을 논의하고 효율적인 메신저기록 관리 방안을 제시하고자 하였다. 문헌조사를 수행하여 국가기록원, NARA, TNA, NAA, LAC의 메신저기록 관리현황을 조사, 비교하였고 국내 10개 기관 실무자들의 심층 면담을 수행한 뒤, 부족한 부분은 이메일로 보완하였다. 이를 통해 실무자가 사용하기에 업무적으로 보다 효율적이며 기록 관리 관점에서도 가치 있는 관리 모형을 제안하였다. As information and communication technologies have been developed, digital records are getting more important. Discussions on managements and archival value of digital records such as e-mail and data set have been undertaken. Furthermore, frequency of digital communication tools usage has been increasing in agencies and has gained recognition as official records. Accordingly, this study aims to deal with importance of instant messenger records and proposes effective management model of instant messenger records. We performed comparative analysis of management records which are related to instant messenger in national archives of United Kingdom, Australia, Canada and Korea and interviewed workers in agencies. Using this results, we propose effective and meaningful model for managing instant messenger records for workers in agencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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